Chi vende su Amazon è solito costruire la propria strategia intorno a due principali leve di visibilità come il posizionamento organico, conquistato con elementi come i volumi di vendita e la velocità di rotazione del magazzino, e la sponsorizzazione, comprata con un meccanismo di asta competitiva. Un modello che conosciamo bene, sul quale si sono costruiti interi reparti marketing e budget pubblicitari sempre più corposi.
Ebbene, un nuovo studio condotto da Autopilotbrand mette però in discussione proprio questa certezza e, in fondo, non deve sorprendere del tutto: da tempo ricordo infatti come i dati evidenzino che l’AI di Amazon, quando deve consigliare il prodotto migliore non guarda affatto alla classifica di ricerca. Un dettaglio non certo da poco, che cambia completamente le regole del gioco per chi lancia o vuole scalare un catalogo.
Vediamo allora cosa dicono i numeri e, soprattutto, cosa significano per la propria strategia.
Indice
- L’AI di Amazon sceglie prodotti che il ranking classico ignora
- Ranking e ads non bastano più per essere scelti dall’AI
- L’AI predilige la costruzione semantica
- Le nuove opportunità: un terzo scaffale accanto a ricerca organica e ads
- Il risparmio possibile: meno budget adv, più ottimizzazione dei contenuti
- Conclusioni
1. L’AI di Amazon sceglie prodotti che il ranking classico ignora
Lo studio ha analizzato 1.963 query non brandizzate e 12.810 raccomandazioni raccolte tra maggio e giugno 2026, ponendo all’assistente una domanda un po’ diversa da quella che gli utenti digitano di solito nella barra di ricerca.
Il test si è per esempio concentrato non su materasso queen size, ma qual è il miglior materasso queen size?, con una differenza funzionale a misurare cosa succede quando all’AI viene chiesto di raccomandare, e non semplicemente di riportare dei risultati in elenco.
Il risultato è stato molto interessante, perché il 63,9% dei prodotti suggeriti non rientrava nella top-10 organica per quella stessa ricerca.
Ancora più importante è il fatto che il 40,9% dei prodotti scelti non compariva affatto nella pagina dei risultati visibili agli utenti che effettuano una ricerca tradizionale.
In altri termini, quattro raccomandazioni su dieci arrivano da una parte del catalogo che la maggior parte degli acquirenti non scorre.
Per chi lavora ogni giorno sull’ottimizzazione delle schede prodotto e sul posizionamento in ricerca, il dato dovrebbe far riflettere.
Non significa certamente che il ranking organico non conti più (a scanso di equivoci, ricordo che rimane fondamentale per intercettare la domanda di chi fa ricerche attive) ma segnala che esiste ormai un canale di scoperta separato, con logiche proprie, che sta esplorando parti del catalogo rimaste finora invisibili.
2. Ranking e ads non bastano più per essere scelti dall’AI
Se il primo dato riguarda la posizione organica, il secondo riguarda la pubblicità, e non è certo meno rilevante. Solo il 14,3% dei prodotti raccomandati dall’assistente aveva, al momento dello studio, un annuncio sponsorizzato attivo sulla pagina di ricerca corrispondente.
E di quel 14,3%, ben l’83% risultava comunque già posizionato organicamente in modo forte, indipendentemente dallo sponsor.
In altre parole, avere una campagna Sponsored Products attiva non sembra aumentare in modo diretto le probabilità di essere scelti dall’assistente AI.
Le due leve su cui storicamente si costruisce la visibilità di un prodotto (rank organico e investimento pubblicitario) non spiegano dunque la selezione fatta dall’AI. Amazon sta, di fatto, valutando qualcos’altro.
È proprio questo il punto che ritengo meriti di essere sottolineato con chiarezza, perché va controcorrente rispetto a una preoccupazione diffusa tra i seller negli ultimi mesi, che è quella del timore che anche l’intelligenza artificiale finisca per diventare un ennesimo spazio a pagamento, dove chi ha budget maggiori emerge comunque.
Per ora, sulla base di questi dati, non è così. E questa è, di per sé, una notizia positiva per chi non dispone di budget adv illimitati.
3. L’AI predilige la costruzione semantica
A questo punto credo ci si possa spingere verso una nuova osservazione ancora più importante, che mi permette di collegare lo studio a una posizione che sostengo pubblicamente da tempo.
Già a ottobre dello scorso anno, durante un evento live dedicato ai seller Amazon, avevo sostenuto che l’intelligenza artificiale del marketplace può suggerire offerte anche molto lontane dai primi risultati di ricerca, privilegiando invece quelle costruite in modo semanticamente solido: titoli, bullet point e descrizioni scritti pensando a come un modello linguistico legge e interpreta il prodotto, e non solo a come lo indicizza un motore di ricerca tradizionale.
Lo studio, condotto da una fonte terza e indipendente rispetto alla mia Agenzia, conferma esattamente quell’intuizione.
Autopilotbrand descrive il fenomeno in termini molto simili, parlando dell’emergere di “un terzo scaffale accanto alla ricerca organica e ai posizionamenti a pagamento”, sul quale i brand non possono semplicemente comprare o scalare posizioni.
Piuttosto, devono fornire all’AI di Amazon contesto sufficiente per capire quando e perché un prodotto è la risposta giusta a una determinata esigenza.
Non si tratta quindi di un’intuizione isolata o di una teoria di marketing, ma è un comportamento misurabile, su scala, di un sistema che due anni fa si limitava a restituire link alle ricerche che gli utenti avrebbero potuto fare da soli, mentre oggi ha smesso di replicare i propri risultati di ricerca e ha iniziato a selezionare in autonomia.
4. Le nuove opportunità: un terzo scaffale accanto a ricerca organica e ads
Se accettiamo questa lettura, la conseguenza per i seller è notevole. Per la prima volta da anni esiste infatti uno spazio di visibilità dove il vantaggio competitivo non è ancora determinato dall’incumbency.
Un prodotto che non domina la ricerca può comunque comparire nella raccomandazione dell’AI, mentre un leader di categoria consolidato potrebbe restarne escluso se la sua scheda prodotto non fornisce abbastanza contesto semantico.
È esattamente ciò che uno studio così recente non può ancora dirci con certezza, ovvero quanto durerà questa finestra, proprio per questo, chi si muove ora (costruendo cataloghi con dati ricchi, aggiornati stagionalmente e pensati per rispondere a intenti di ricerca specifici, non solo a parole chiave) ha la possibilità di occupare uno spazio che i concorrenti più lenti a reagire non stanno ancora presidiando.
Per i brand che non riescono a dominare la prima pagina di ricerca nella propria categoria, questo terzo scaffale rappresenta quindi una via di crescita del tutto nuova, e per ora meno affollata rispetto ai canali tradizionali.
5. Il risparmio possibile: meno budget adv, più ottimizzazione dei contenuti
C’è poi un aspetto economico che ritengo meriti attenzione, ed è forse il più concreto per chi gestisce un budget marketing limitato.
Nel solo 2025, i seller hanno speso 68,62 miliardi di dollari in pubblicità su Amazon, una cifra che continua a crescere mano a mano che gli annunci si accumulano attorno ai risultati organici.
Se davvero l’AI seleziona in base alla qualità semantica dei contenuti e non al budget investito in ads, allora investire tempo e risorse nell’ottimizzazione delle schede prodotto ( titoli descrittivi, bullet point costruiti attorno agli intenti d’uso reali, contenuti aggiornati con continuità) può diventare una leva di visibilità alternativa, e meno costosa nel tempo, rispetto all’aumento costante della spesa pubblicitaria.
Detto questo, è giusto essere onesti su un limite. Lo studio è una fotografia singola, relativa a un solo account US, raccolta in una fase ancora iniziale di questo fenomeno.
Non sappiamo se, e quando, anche questo spazio finirà per essere monetizzato da Amazon in modo più esplicito attraverso Sponsored Products o Brand Prompts integrati direttamente nell’assistente, funzionalità che Amazon ha già iniziato a testare a maggio 2026, contestualmente alla rinominazione di Rufus in Alexa for Shopping.
6. Conclusioni
A margine di quanto sopra, ritengo che vi sia un messaggio duplice per chi vende oggi su Amazon.
Da un lato, la conferma che l’ottimizzazione semantica dei contenuti (un lavoro che negli ultimi mesi ho sostenuto pubblicamente essere sempre più centrale) è un comportamento osservabile e misurato da una fonte indipendente.
Dall’altro, la consapevolezza che questa finestra di opportunità, per quanto reale, potrebbe non restare aperta a lungo. La storia della ricerca organica, progressivamente affollata dagli ads, insegna che ogni nuovo spazio di visibilità tende presto o tardi a saturarsi.
Chi inizia oggi a investire su cataloghi costruiti con logica semantica (pensando a come un modello linguistico interpreta un prodotto, non solo a come lo indicizza un motore di ricerca) sarà nella posizione migliore per intercettare questa domanda mentre lo spazio è ancora meno competitivo.
E sarà anche il primo ad accorgersi del giorno in cui le regole cambieranno di nuovo!
